Original em inglês: https://argusic.com/subject/semble
semble
Busca de código rápida e precisa para agents. Usa 99% menos tokens do que grep+read.
Executafonte: GitHubpágina do projetoPythonMITcommit 6bbbd322fd6e
Python, licença MIT. O projeto se descreve como: agents, code search, embeddings, mcp, mcp server, model context protocol e retrieval.
semble executa. Em uma máquina limpa sem GPU, um agent da Argusic o instalou em 1 minuto e não encontrou nenhum erro, e a sessão inteira foi gravada.
semble 0.5.5 installed in a virtual environment at /work/repo/.venv; all 330 tests pass; CLI and MCP server run correctly on CPU.
O que o agent conseguiu em uma máquina limpa, nas palavras dele. Como isto é medido
Medido pela Argusic em uma máquina nova, todas as vezes. Cada número tem link para as suas evidências. Pontuação Argusic 100 de 100 (a média das pontuações das execuções deste projeto).
Visão geral
Dados do projeto de GitHub, com link no topo desta página, atualizado em . Dados de teste da Argusic (CC BY 4.0); cada número tem link para uma página de execução com o log completo, a gravação e os hashes sha256 deles.
O que foi medido
Da execução que decidiu este veredito. Cada linha é um valor registrado, não uma estimativa.
- Tempo de instalação
- 1 minuto
- Da máquina limpa até o fim
- 2 minutos
- Erros encontrados e corrigidos
- 0 encontrados, 0 corrigidos sem ajuda humana
- Como o resultado foi comprovado
- uv run pytest --tb=short exited 0, 330 passed; uv run semble search "authentication flow" /work/repo --top-k 3 returned valid JSON results with file paths and scores
- Tokens de modelo usados
- 66.487
- Commit exato testado
- 6bbbd322fd6e
- Imagem do container
- sha256:cdd920bce783
O que não foi medido
A outra metade, para você ver exatamente até onde estas evidências vão. Uma lacuna é mostrada como lacuna e nunca é preenchida.
- Pico de memória da GPU
- esta execução foi em uma máquina com CPU, então não havia GPU para medir
- Comportamento em uma execução longa
- cada tentativa usa as menores configurações documentadas e um orçamento de tempo fixo, então isto mede se ele executa, não como ele se comporta sob carga
Assista à sessão
A execução inteira, a partir de uma máquina limpa, na velocidade em que realmente aconteceu. Nada é cortado e nada é acelerado.
Uma gravação da tentativa 2, executada em . O veredito acima vem de outra tentativa, então veja isto como uma sessão e não como o resultado atual. A gravação do terminal da qual ele foi feito é a evidência, guardada com uma impressão digital sha256; o vídeo é uma renderização dela. Nada é carregado do serviço de vídeo até você apertar o play.
O fim da gravação
As últimas linhas da sessão de terminal que decidiu este veredito, exatamente como foram gravadas.
install Configure semble across coding agents.
uninstall Remove semble configuration from coding agents.
options:
-h, --help show this help message and exit
-V, --version show program's version number and exit
All 330 tests passed, and the CLI search returned real results. Let me record the final JSON output
exec
/bin/sh -lc "echo '{\"install_succeeded\": true, \"launch_succeeded\": true, \"install_minutes\": 1…
succeeded in 0ms:
{"install_succeeded": true, "launch_succeeded": true, "install_minutes": 1.0, "errors": [], "test_d…
tokens used
66,487Reproduzir a sessão inteira, cada comando desde a máquina limpa até este ponto.
Como foi testado
Um agent, um container, nenhuma ajuda humana. Ele instala o projeto do jeito que a própria documentação do projeto manda, executa o projeto e corrige o que quebra. Tudo abaixo é registrado como aconteceu: a sessão de terminal, o log e o commit exato. A metodologia completa.
Pontos fortes e limites
Fatos medidos, não opiniões. Como este conteúdo é escrito.
O que deu certo
- Chegou a um estado de execução em uma máquina limpa, com a sessão gravada.
- Instalado em 1 minuto, mais rápido que a mediana dos 37 projetos comparáveis que a Argusic mediu.
- Nada quebrou no caminho: zero erros entre o clone e a execução.
- Executou sem GPU, então não precisa de uma para iniciar.
- Licença MIT, segundo a plataforma onde o projeto está hospedado.
- Medido 3 vezes, então o resultado não é um caso isolado.
Dos 38 projetos de agents que a Argusic instalou e cronometrou, semble foi o 2º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 25 de 38 chegaram a esse estado.
Para que é uma escolha razoável
- Testar em um laptop ou em um servidor pequeno: ele chegou a um estado de execução sem GPU.
- Uma avaliação rápida: ele estava executando 1 minuto depois do clone.
- Seguir o próprio README: o caminho documentado funcionou sem nada para corrigir.
Também testados, na mesma área
Cada um destes foi instalado e executado pela Argusic em uma máquina limpa. Nada aparece aqui sem ter sido testado.
Histórico de execuções
Tópicos (de GitHub)
agentscode-searchembeddingsmcpmcp-servermodel-context-protocolretrieval
Incorporar o selo
Markdown para o README do projeto. Ele tem link de volta para esta página; os termos estão na página de termos.
[](https://argusic.com/subject/semble)Perguntas
- semble executa?
- Sim. semble executa. A Argusic o instalou e iniciou em uma máquina limpa em 1 minutos, encontrando 0 erros no caminho, e gravou a sessão.
- Como a Argusic testou semble?
- Em uma máquina nova e descartável, com cada comando gravado e o repositório fixado no commit 6bbbd322fd6e. Há 3 tentativas registradas, e a metodologia completa está na página da metodologia.
- Quanto custou testar semble?
- A execução que produziu este veredito custou US$ 0,01: custo real de computação e de modelo, não um preço de tabela por milhão de tokens. Esse valor está registrado na página da execução.
- Quanto tempo leva para instalar semble?
- 1 minuto na execução que decidiu este veredito, de uma máquina limpa até um estado de execução. É uma tentativa medida, não uma média.
- semble precisa de GPU?
- Não para iniciar. A Argusic chegou a um estado de execução em uma máquina sem GPU.
- O que dá errado ao instalar semble?
- Nada deu errado na execução registrada: zero erros entre o clone e a execução.
- Como semble se compara às alternativas?
- Dos 38 projetos de agents que a Argusic instalou e cronometrou, semble foi o 2º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 25 de 38 chegaram a esse estado.
- Onde estão as evidências de semble?
- Todas as 3 execuções registradas estão nesta página, cada uma com link para o seu log completo e a sua gravação do terminal, guardados com uma impressão digital sha256 para que não possam ser alterados discretamente.